Искусственный интеллект обнаружил лучший фермент для переработки мусорного пластика

Загрязнение окружающей среды пластиком представляет собой комплексную проблему, поскольку разные полимеры, такие как полиэфиры, ПЭТ и полиуретан, обладают уникальными химическими связями, требующими специфических методов разрушения. Хотя ферменты для расщепления некоторых пластиков уже разработаны, они решают лишь часть задачи. И если для ПЭТ и ряда других пластиков метод утилизации найден, то полиуретан был не по зубам учёным.

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Пять причин полюбить HONOR X8c

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Полиуретан используется в упаковке, как элемент одежды и обуви и во многих других сферах. В 2024 году, к примеру, во всём мире было выпущено 22 млн т этого полимера, разложить который на составляющие химические вещества никак не удавалось. Отчасти полиуретан разлагается при нагреве в присутствии диэтиленгликоля, но базовых компонентов для повторного использования из получившейся смеси всё равно выделить было нельзя. Поэтому полиуретан банально сжигают, приравнивая его к токсичным отходам.

Международная группа учёных решила привлечь для поиска лучшего фермента для разложения полиуретана современные ИИ-инструменты для анализа белков (ферментов). Для начала они изучили работы коллег и отобрали 15 наиболее перспективных кандидатов. Важным условием было обеспечить работу фермента в присутствии диэтиленгликоля при нагреве. В таких обстоятельствах к стабильности белка предъявлялись особые требования. После проверки были оставлены 3 наиболее перспективных фермента, и уже по форме их белков был проведён поиск по реальным базам белковых структур и по базе предсказаний белков AlphaFold компании Google.

Эффективность поиска оказалась невысокой, после чего учёные адаптировали для своих целей нейронные сети Pythia-Pocket и Pythia. В задачи ИИ входил анализ аминокислот в составе перспективных ферментов — насколько сильно они могут вступать в реакцию с другими химическими веществами, а также определение стабильности ферментов в рабочих условиях. Доводка ИИ-инструментов привела к созданию ещё одного — платформы GRAS, которая справлялась с поставленными задачами лучше всего.

Алгоритм GRAS представил 24 кандидата в ферменты для разложения полиуретана, 21 из которых подтвердили свою активность в экспериментах, а 8 из них оказались в 30 раз лучше природных белков. В присутствии диэтиленгликоля и при нагреве до 50 °C один из ферментов превзошёл природный в 450 раз, на 98 % разложив полиуретан до базовых химических элементов за 12 часов. Масштабирование работ показало, что эффективность фермента снижается незначительно: при переработке килограмма полиуретана было переработано 95 % пластика. Устойчивость фермента также была выше всяких похвал — он допустил троекратное использование без разрушения.

Алгоритм GRAS способен предсказать белки для разложения других видов пластика. ИИ доказал, что он не нахлебник, потребляющий невообразимое количество энергии, а партнёр и помощник, открывающий путь к полной утилизации пластика и повторному использованию составляющих его химических веществ.